常州电销防封线路怎么样

13166065225 电销系统 2021-07-14 1016 0

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 实验设计及结果分析

3.1 实验环境及数据集

本文所用数据集是XUPT-ADD,是课题组成员使用内嵌三轴加速度计的智能手机实时采集的静止、行走、跑步、上楼、下楼等日常行为数据。数据采集时,智能手机分别放置在手中、包里以及裤子前口袋。参与此次数据采集的一共有15人,每人分别采集三种不同位置下每种行为的加速度数据,共1973个样本。从原始加速度数据中提取平均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、范围、均方根、直流分量、系数和、频谱能量等特征值,生成特征数据集T。

实验设计及结果分析

为了验证多分类器融合的行为识别模型的有效性,本文首先将特征数据集T划分为五组,训练出5个采用SVM算法的基分类器和5个采用决策树算法的基分类器,然后将各基分类器的测试结果和融合后的测试结果进行对比分析。

(1)数据集划分

将特征数据集T随机分为三个人一组,共五组数据,每组数据都包含了五种行为。训练基分类器时,根据以下方式将特征数据集再细分为训练集和测试集:第一种,是分别提取每组数据中每一种行为的前一半作为训练集,而剩下的一半作为测试集;第二种,是每组的全部数据作为训练集,第五组数据作为测试集;第三种,是取每组数据的奇数行作为训练集,偶数行作为测试集。



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